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AI/ML 

En medio del mar de siglas y abreviaturas que inundan el mundo de la inteligencia artificial, desde GP y GenAI hasta RAG, surge un interrogante:

¿Podemos hacer que la inteligencia artificial sea open source?

¿Cómo afectarían al proyecto final los principios de este tipo de software, como las licencias flexibles, la transparencia en los datos y las ponderaciones de entrenamiento, y sobre todo, la posibilidad de que cualquiera pueda colaborar en mejorar el modelo?

Muchas de las empresas importantes en el campo de la inteligencia artificial ofrecen modelos abiertos, pero no son open source en sí o bien imponen ciertas limitaciones en su uso, lo que plantea un desafío. Para crear modelos que realmente funcionen para casos prácticos empresariales específicos, las empresas de tecnología deben comprender el alcance completo de un modelo: cómo se entrenó, en qué se entrenó, quién contribuyó a su desarrollo. Esto es crucial antes de comenzar a ajustarlo con los datos propios de la empresa.

En el Red Hat Summit de 2023, presentamos Red Hat OpenShift AI, una plataforma que sienta las bases para ejecutar modelos de inteligencia artificial a gran escala. Se trata de una herramienta potente, con capacidad de ajuste y optimizada para cargas de trabajo de inteligencia artificial. No obstante, su objetivo principal no es proporcionar modelos. Es evidente que la estrategia de Red Hat va más allá de simplemente proporcionar los fundamentos para las aplicaciones basadas en la inteligencia artificial; queremos llevar el poder de la comunidad y del open source a los modelos en sí.

En colaboración con IBM Research, implementamos el open source en varios modelos que ayudan tanto en el procesamiento del lenguaje natural como en la asistencia para escribir código. Pero lo que hace que esto sea aún más emocionante es InstructLab, un nuevo proyecto de open source que permite a los usuarios mejorar un modelo a través de una interfaz de usuario sencilla. El proyecto le permitiría contribuir a un LLM de la misma manera que lo haría con cualquier otro proyecto de open source mediante solicitudes de incorporación de cambios.

En vez de crear una copia separada de un LLM, lo cual no permite que otros contribuyan, InstructLab posibilita que cualquier persona en el mundo aporte sus conocimientos y habilidades. Estas contribuciones se pueden incorporar en futuras versiones del modelo. En pocas palabras, no necesita ser analista de datos para contribuir a InstructLab. Tanto los expertos en la materia en cuestión como los analistas de datos pueden utilizar InstructLab para realizar aportes que beneficien a todos. Se trata de algo sumamente valioso, tanto para la comunidad como para las empresas.

RHEL AI combina los elementos fundamentales de la plataforma Linux empresarial líder en el mundo (a través del modo de imagen recientemente anunciado para Red Hat Enterprise Linux), los modelos de Granite con licencia open source y una distribución compatible y con ciclo de vida del proyecto InstructLab. Este proyecto amplía aún más el papel del open source en la inteligencia artificial y facilita trabajar con el modelo fundamental y contribuir a él, de manera similar a como se haría con cualquier otro proyecto comunitario.

La innovación en inteligencia artificial no debería estar reservada únicamente a las empresas que puedan afrontar los gastos que implica contar con enormes granjas de GPU o equipos multitudinarios de analistas de datos. Todos, desde los desarrolladores hasta los equipos de operaciones de TI y las líneas de negocios, deberían poder contribuir a la inteligencia artificial de la manera en la que consideren más apropiada. Allí reside el potencial de RHEL AI y lo mejor de InstructLab: incorporan la accesibilidad del open source al mundo de la inteligencia artificial, que suele ser restringido.

Hacia esto apunta la estrategia de productos de inteligencia artificial de Red Hat. Nuestra trayectoria refleja nuestra filosofía. Incorporamos el potencial del open source en Linux, Kubernetes y la computación en la nube híbrida dentro del ámbito empresarial.

Ahora, aplicamos el mismo enfoque al campo de la inteligencia artificial. Todos pueden beneficiarse de la inteligencia artificial, por lo que todos deberían poder acceder y contribuir a ella. El open source es el enfoque adecuado para lograrlo.


Sobre el autor

Ashesh Badani is Senior Vice President and Chief Product Officer at Red Hat. In this role, he is responsible for the company’s overall product portfolio and business unit groups, including product strategy, business planning, product management, marketing, and operations across on-premise, public cloud, and edge. His product responsibilities include Red Hat® Enterprise Linux®, Red Hat OpenShift®, Red Hat Ansible Automation, developer tools, and middleware, as well as emerging cloud services and experiences.

Previously, Badani was Senior Vice President of Cloud Platforms, where he helped solidify the company as a hybrid cloud and enterprise Kubernetes leader. Under his leadership, Red Hat has also expanded OpenShift from an award-winning Platform-as-a-Service solution to the industry’s leading enterprise Kubernetes platform, with 1,000+ customers spanning all regions and industries. Badani started at Red Hat overseeing product line management and marketing for the Red Hat JBoss® Enterprise Application Platform middleware portfolio.

Badani has played a significant role around strategy, analysis, and integration for key Red Hat acquisitions—including StackRox in 2021, CoreOS in 2018, and FuseSource in 2012—to bolster the company’s integration portfolio.

Prior to joining Red Hat, Badani served as Director of Product Management and Product Marketing of Integration and Application Platform Products at Sun Microsystems. He has more than 20 years of experience in the technology and finance industries at both established and emerging companies.

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